『论文阅读|2024 WACV 多目标跟踪Deep-EloU|纯中文版』-4 实验和结果（Experiments and Results）
4.1 数据集（Dataset） 在两个大型多体育项目球员跟踪数据集（即 SportsMOT [7] 和 SoccerNet-Tracking [6]）上对跟踪算法进行了评估。 SportsMOT 包含 240 个视频序列，超过 150K 个帧和 160 多万个边界框，收集自篮球、足球和排球...
DIN(Deep Interest Network of CTR) [Paper笔记]
背景经典MLP不能充分利用结构化数据，本文提出的DIN可以(1)使用兴趣分布代表用户多样化的兴趣（不同用户对不同商品有兴趣）(2)与attention机制一样，根据ad局部激活用户兴趣相关的兴趣（用户有很多兴趣，最后导致购买的是小部分兴趣，attention机制就是保留并激活这部分兴趣）。 评价指标...
通过Tor浏览器访问deep web和dark web的具体流程
---恢复内容开始--- 1.打开网址http://www.theonionrouter.com/2.2 2.点击Download Tor进行下载3.下载之后进行配置.4.是否使用代理，点击否，下一步.5.防火墙是否仅允许特定端口的互联网连接，点击否，下一步.6.互联网提供商（ISP）是否对Tor...
js关于闭包的内存的问题--deep down
js有一个东西叫做GC(garbage collection )垃圾回收机制;js中有两种类型:js基本数据类型,js引用类型;当一个函数[对象]--引用类型被引用后,过后,出了它的功能之后,gc会将其马上回收,以免占用.仅且仅有引用类型会产生闭包.如果一个函数的应用结束了,心里想:我总算可以离开内...
Deep Learning 学习随记（八）CNN（Convolutional neural network）理解
前面Andrew Ng的讲义基本看完了。Andrew讲的真是通俗易懂，只是不过瘾啊，讲的太少了。趁着看完那章convolution and pooling， 自己又去翻了翻CNN的相关东西。当时看讲义时，有一点是不太清楚的，就是讲义只讲了一次convolution和一次pooling，而且第一次的c...
Use of Deep Learning in Modern Recommendation System: A Summary of Recent Works（笔记）
注意：论文中，很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思，但是在论文中，我们还是直接将它称之为基线，也就是对照物，参照物.这片论文中，作者没有去做实际的实验，但是却做了一件很有意义的事，他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章，并将这些文章进行分类，逐一分析，然后最后给出了一个推...
Deep Residual Learning
最近在做一个分类的任务，输入为3通道车型图片，输出要求将这些图片对车型进行分类，最后分类类别总共是30个。开始是试用了实验室师姐的方法采用了VGGNet的模型对车型进行分类，据之前得实验结果是训练后最高能达到92%的正确率，在采用了ImageNet训练过的DataLayer之后，可以达到97%的正确...
AlexNet——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
1. 摘要本文的模型采用了 5 层的卷积，一些层后面还紧跟着最大池化层，和 3 层的全连接，最后是一个 1000 维的 softmax 来进行分类。为了减少过拟合，在全连接层采取了 dropout，实验结果证明非常有效。2. 数据集ImageNet 数据集包含了超过 15,000,000 大约 22...
应该如何入门deep learning呢？从UFLDL开始！
抱歉，大家，这里不是要分享如何学习deep learning，而是想要记录自己学习deep learning的小历程，算是给自己的一点小动力吧，希望各位业内前辈能够多多指教！看到有网友提到，Andrew Ng的网页教程UFLDL Tutorial是入门不错的教程，好吧，试着从这里开始吧，加油！UFL...
强化学习（九）Deep Q-Learning进阶之Nature DQN
在强化学习（八）价值函数的近似表示与Deep Q-Learning中，我们讲到了Deep Q-Learning（NIPS 2013）的算法和代码，在这个算法基础上，有很多Deep Q-Learning(以下简称DQN)的改进版，今天我们来讨论DQN的第一个改进版Nature DQN(NIPS 201...
AlphaGo的前世今生（一）Deep Q Network and Game Search Tree：Road to AI Revolution
这一个专题将会是有关AlphaGo的前世今生以及其带来的AI革命，总共分成三节。本人水平有限，如有错误还望指正。如需转载，须征得本人同意。Road to AI Revolution（通往AI革命之路），在这里我们将探索AlphaGo各项核心技术的源头及发展历程；Countdown to AI Rev...
Deep Learning framework --- MexNet 安装，测试，以及相关问题总结
Deep Learning framework --- MexNet 安装，测试，以及相关问题总结 一、安装： 参考博文：http://www.open-open.com/lib/view/open1448030000650.html Note： gcc g++ 需要 4.8 版本。二、
Deep-learning augmented RNA-seq analysis of transcript splicing | 用深度学习预测可变剪切
可变剪切的预测已经很流行了，目前主要有两个流派：用DNA序列以及variant来预测可变剪切；GeneSplicer、MaxEntScan、dbscSNV、S-CAP、MMSplice、clinVar、spliceAI用RNA来预测可变剪切；MISO、rMATS、DARTS前言废话科研圈的热点扎堆现...
（转）深度学习(Deep Learning, DL)的相关资料总结
from：http://blog.sciencenet.cn/blog-830496-679604.html深度学习(Deep Learning，DL)的相关资料总结有人认为DL是人工智能的一场革命，貌似很NB。要好好学学。0 第一人（提出者） 好像是由加拿大多伦多大学计算机系(Depa...
深度学习在美团点评推荐平台排序中的应用&& wide&&deep推荐系统模型--学习笔记
深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队美团点评作为国内最大的生活服务平台，业务种类涉及食、住、行、玩、乐等领域，致力于让大家吃得更好，活得更好，有数亿用户以及丰富的用户行为。随着业务的飞速发展，美团点评的用户和商户数在快速增长。在这样的背景下，通过对...
目标检测（二）SSPnet--Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognotion
作者：Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun以前的CNNs都要求输入图像尺寸固定，这种硬性要求也许会降低识别任意尺寸图像的准确度。为避免这个问题，何凯明等人在该论文中提出了一种池化策略，“spatial pyramid poolin...
Deep learning_CNN_Review：A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks——2019
CNN综述文章 的翻译[2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks翻译综述深度卷积神经网络架构：从基本组件到结构创新目录摘要 1、引言 2、CNN基本组件 ...
openseadragon.js与deep zoom java实现艺术品图片展示
openseadragon.js 是一款用来做图像缩放的插件，它可以用来做图片展示，做展示的插件很多，也很优秀，但大多数都解决不了图片尺寸过大的问题。艺术品图像展示就是最简单的例子，展示此类图片一般要求比较精细，所以图片尺寸很大，如果按照普通的方式直接将整个图片加载，要耗费巨大的带宽。opensea...
Deep learning with Python 学习笔记（1）
深度学习基础Python 的 Keras 库来学习手写数字分类，将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别中(0~9)神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块，它从输入数据中提取表示，紧接着的一个例子中，将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接...
Deep learning with Python 学习笔记（3）
本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络，之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好使用预训练网络有两种方法:特征提取(feature ex...